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共找到 2,288 个 Skills
适用于使用Inkeep TypeScript SDK（@inkeep/agents-sdk）创建、修改或测试AI Agent的场景。
Deep reading collaborative system using multi-layered AI agents to help transform articles from "read" to "understood" to "mastered", with actionable plans. Use when users need to deeply understand complex articles/papers, organize reading notes systematically, think critically about content, discover hidden logical issues and assumptions, or transform knowledge into action plans. Trigger keywords - deep reading, 深度阅读, critical thinking, 批判性思维, reading notes, 阅读笔记, article analysis, 文章分析, Socratic questioning, 苏格拉底提问, action plan, 行动计划
AI Agent的安全审计强制执行。自动化安全扫描与健康验证。
适用于为AI Agent构建持久化代码库智能，或通过MCP集成知识系统的场景
解答关于AI SDK的问题，助力构建AI驱动的功能。适用于开发者以下场景：(1) 询问AI SDK的功能，如generateText、streamText、ToolLoopAgent或各类工具；(2) 想要构建AI Agent、聊天机器人或文本生成功能；(3) 对AI提供商（OpenAI、Anthropic等）、流式传输、工具调用或结构化输出有疑问。
基于Anthropic最佳实践的AI Agent提示工程标准与上下文工程原则。涵盖清晰度、结构化、渐进式信息发现以及信噪比优化等内容。
Beltic KYA（Know Your Agent）生态系统使用指南——这是一个面向AI Agent的基于凭证的信任框架。适用于以下场景：(1) 在任意Beltic代码仓库（beltic-spec、beltic-cli、beltic-sdk、fact-python、kya-platform、wizard、nasa）中工作时；(2) 实现Agent凭证签名/验证功能时；(3) 使用@belticlabs/kya SDK或beltic-sdk Python时；(4) 了解Agent安全认证机制时；(5) 处理AI可验证凭证时。触发场景包括：Beltic CLI命令、Agent凭证、HTTP消息签名（RFC 9421）、安全评分、KYB等级验证、信任链验证。
使用此Skill来操作Microsoft Foundry（Azure AI Foundry）：从模型目录部署AI模型、借助知识索引构建RAG应用、创建并评估AI Agent。 适用场景：Microsoft Foundry、AI Foundry、模型部署、模型目录、RAG、知识索引、Agent创建、Agent评估、Agent监控。 不适用场景：Azure Functions（请使用azure-functions）、App Service（请使用azure-create-app）。
当常规方法失效时，AI Agent会采用一个5阶段的系统化框架来解决复杂问题。适用于陷入困境、受阻或排查问题的场景。
为每个项目搭建Agent上下文环境——创建定制化的AGENTS.md文件、CLAUDE.md符号链接以及agent_docs/目录，让AI Agent能在仓库中高效工作。
使用黄金数据集、评分准则和回归门为AI Agent构建自动化评估套件。
借助Agent Messaging Protocol（AMP）在AI Agent之间发送和接收经过加密签名的消息。适用于用户提出“给Agent发送消息”“查看Agent收件箱”“给其他Agent发消息”“回复消息”“通知Agent”或任何Agent间通信任务的场景。